XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System正化
平台化的政治
在此致谢中，我要特别感谢我的两位阿姆斯特丹明星 Alexandra Giannopoulou 和 Valeria Ferrari。尽管学术生活压力重重，但你们让我的海外生活变得很特别，我希望将来能再次见到你们。这是家庭之外的亲情的创造，Donna Haraway 对此表示赞同。在过去的博士生涯中，Nicola Zengiaro 一直是我情感上、哲学上和情感上的同行评审员。感谢你们就符号学和数字化进行的多次对话，感谢 Marco Dal Lago 就经济学进行的对话。感谢我的好朋友 Alberto Micheletto，我与他讨论了隐喻哲学，感谢 Alessio Andriolo 向我介绍了更多有关当代技术的批判性研究。感谢墨西哥王子 Jordi Guerrero（您的贡献也至关重要），感谢他与我进行了关于技术哲学的愉快讨论。感谢 Claudio D'Aurizio 阅读本文并提供深刻的评论。我还要感谢网络文化研究所的所有工作人员：Chloë Arkenbout、Sepp Rinze、Laurence Scherz、Giorgiana Cojocaru 和所有其他人。
预测杂化后...
COVID-19大流行导致了全球广泛的健康挑战。在这些挑战中，COVID-19的并发症（尤其是心血管并发症）的出现引起了极大的关注。这项研究解决了通过使用数据驱动的机器学习模型来预测从Covid-19的个体中心血管并发症的紧迫问题。进行了全面的分析，其中包括来自伊拉克各个地区的352例COVID后352例。相关临床数据，包括人口统计信息，合并症，实验室发现和成像结果。机器学习算法（包括[指定所采用的算法]）被利用以构建预测模型。数据集分层为培训和测试子集，以严格评估模型性能。该研究的结果阐明了几个关键见解，例如鉴定特定合并症与发生后-19后心血管并发症发生的实质性关联。预测模型实现了值得称赞的准确率，灵敏度，特异性和其他相关性能指标，从而证明了他们在识别患者患上这种并发症风险增加的个人方面的功效。这种早期检测能力有望促进及时的干预措施，最终导致患者的预后改善。调查结果强调了对患者（尤其是具有可识别危险因素的患者）保持警惕的必要性。总而言之，这项调查强调了数据驱动的机器学习模型的潜力是预测Covid-19康复的个体心血管并发症的宝贵工具。此外，本研究提倡继续进行研究工作和验证研究，以完善这些模型，从而提高其在各种临床环境中的准确性和普遍性。
肠道微生物对于昆虫的生存至关重要：它们的起源，功能和进化
抽象的天然生物与周围的物理环境以及广泛的其他生物有密切接触。换句话说，虽然单个生物体构成了生态系统的一部分，但如果它们包括体内存在的各种微生物群落，但它也可以被视为单个生物本身就是建立一个单一的生态系统。 大多数动物都有消化道，喂养，消化，吸收，代谢，排泄和生活。消化道是一个稳定的环境，经常提供丰富的营养，并且居住了微生物。毫不夸张地说，成为动物意味着患有肠道菌群。 微生物的先进材料生产，分解和修饰能力不仅在生态系统中起重要作用，而且在人类社会中也以多种方式使用。特别是，近年来，已经揭示了肠道细菌深深地参与了人类疾病和身体健康，并且细菌在生物体中的多种生物学功能，即共生细菌，引起了人们的关注。 昆虫是人类到目前为止所描述的大多数生物多样性，并且是陆地生态系统的核心生物，但是大多数人都会不断或半稳定地在体内携带微生物。这种现象称为“内部共生”，因为它是一种以无与伦比的空间接近性建立的共生关系，因此观察到了极高的相互作用和依赖性。这些关系通常会创造新的生物学功能。通常，共生的微生物和宿主昆虫几乎彼此融合在一起，形成了一种复合物，好像它是单个生物体一样。同样适用于肠道共生。 共生关系出现了哪些新的生物学功能和现象？通过共同生活，如何将不同生物体的基因组和功能纳入单个生命系统的构建中？共同生活的意义和成本是什么？当个人和个人，自我和非自我融合在一起时会发生什么？ 这次，我们将介绍环境适应的演化和机制，可以通过微生物共生，尤其是专注于晚期肠道共生。
加强与Mobileye的合作
Mobileye（NASDAQ：MBLY）基于人工智能，计算机视觉，映射以及集成的硬件和软件的世界知名专业知识，以其自主驾驶和驾驶员援助技术的发展来领导移动性的发展。自1999年成立以来，Mobileye就可以广泛采用先进的驾驶员辅助系统，同时开创了开创性的技术，例如REM™众包映射，True Redundancy™传感，责任敏感安全™（RSS™）驱动政策和驱动经验平台（DXP）。这些技术支持用于规模的产品组合，旨在释放移动性的全部潜力，提供从高级ADA到自动驾驶汽车的一系列解决方案。到2023年底，全球约有1.7亿辆汽车已配备了Mobileye技术。在2022年，Mobileye被列为一家与英特尔（NASDAQ：INTC）分开的独立公司，该公司保留了多数所有权。有关更多信息，请访问https://www.mobileye.com。
利用人工铁载体的微生物固定化元件
受微生物利用铁载体吸收铁的机制的启发，制备了四种不同的含有儿茶酚酸和/或异羟肟酸基团的典型人工铁载体配体的 Fe III 配合物，即 K 3 [ Fe III - L C3 ]、K 2 [ Fe III - L C2H1 ]、K[ Fe III - L C1H2 ] 和 [ Fe III - L H3 ]。它们被修饰在金基底表面 ( Fe-L /Au)，并用作微生物固定化装置，可快速、灵敏、选择性地检测微生物，其中 H 6 L C3 、H 5 L C2H1 、H 4 L C1H2 和 H 3 L H3 分别表示三儿茶酚酸、双儿茶酚酸-单异羟肟酸、单儿茶酚酸-双异羟肟酸和三异羟肟酸类型的人工铁载体。利用扫描电子显微镜 (SEM)、石英晶体微天平 (QCM) 和电阻抗谱 (EIS) 方法研究了它们对几种微生物的吸附性能。在金底物 Fe-L C3 /Au、Fe-L C2H1 /Au、Fe-L C1H2 /Au 和 Fe-L H3 /Au 上修饰的人工铁载体-铁配合物表现出特定的微生物固定行为，并且基于人工铁载体的结构具有选择性。它们的特异性与微生物从细胞中释放或用来吸收铁的天然铁载体的结构特征很好地对应。这些研究结果表明，释放和吸收是通过人工铁载体-Fe III 配合物与微生物细胞表面受体之间的特定相互作用实现的。这项研究表明，Fe-L/Au 体系具有作为有效的微生物固定探针的特殊潜力，可以快速、选择性地检测和鉴定各种微生物。
人工智能正在为空调工程师提供帮助
在这个例子中，AI 检测到实际室温低于设定点（太冷），送风流量为零，尽管送风挡板 100% 打开。哦，它不比人类聪明。是的，我们需要人类编写程序来告诉我们检查。在什么时候？这个错误报告给了空调工程师。任何读过这篇文章的人可能也会发现这个缺点。但使用人工智能最重要的优势是，你编写的程序只需要执行一次。它会一直这样进行故障检测，永不停歇，永不疲倦。永远不会感到无聊，每天都要与建筑物中的数千台 VAV 箱一起工作。当检测到故障时，AI 还可以进行故障诊断，例如导致故障的原因。在这个例子中，从皮托管到压力传感器的压力测量管松动，导致压力读数为零。VAV 箱也会将空气流量视为零。起初，AI 对此并不擅长，不知道错误是什么。但我们人类逐渐教会 AI，如果它遇到此数据的错误，那应该是由此引起的。如果数据出现这种错误，很可能是因为AI的记忆力超强，它不会忘记，而是不断积累知识。不断进步随着时间的推移，AI再次发现了同样的错误。可以诊断错误已更正可以说出导致错误的原因以及如何修复它。自动故障检测和诊断（AFDD）将发挥作用。肯定更多的是空调工程
心理学与人工智能正处在十字路口：复杂系统如何解释自身？
构建有用的人工智能 (AI) 系统的一个挑战是，人们需要了解它们的工作原理，以便获得适当的信任和依赖。这已成为一个备受关注的话题，表现为对可解释人工智能 (XAI) 的研究激增。许多研究假设了一种模型，其中人工智能会自动生成解释并将其呈现给用户，用户对解释的理解会带来更好的性能。对解释推理的心理学研究表明，这是一个有限的模型。XAI 系统的设计必须充分参考认知模型和教学模型，基于人们试图向其他人解释复杂系统时会发生什么以及人们试图推理出复杂系统如何工作时会发生什么的经验证据。在本文中，我们将讨论 CS Peirce 的溯因推理概念如何以及为什么是 XAI 的最佳模型。皮尔士关于溯因推理是一种探索性活动的观点可以被认为是由于其与现代应用认知心理学家所开发的专家推理模型相一致而得到支持的。
海上可再生能源中的净正生物多样性
2023 年 10 月，联合国全球契约海洋管理联盟举行了一系列工作会议，召集了一个公私多利益相关方小组，包括海洋产业、政府、非政府组织、学术界和其他相关利益相关方，以协调一致，确定以有利于生物多样性的方式实现 ORE 所需的关键要素。这些会议的成果是以下文件，旨在通过概述在项目层面实现 NPI 的 ORE 行动必须考虑的最低考虑因素，为 ORE 开发商在生物多样性方面的行动提供指导。尽管实施方面仍存在挑战，但这些最低考虑因素概述了 ORE 开发商在体制框架、报告机制和技术仍在开发中时应该努力实现的目标。3